一个有序的容器,神经网络模块(module)将按照在传入构造器时的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素的有序字典(OrderedDict)也可以作为传入参数。 接下来看一下Sequential源码,是如何实现的:https://pytorch ...
nn.RNN input size, hidden size, num layers , nonlinearity tanh, bias True, batch first False, dropout , bidirectional False 参数说明 input size输入特征的维度, 一般rnn中输入的是词向量,那么 input size 就等于一个词向量的维度 hidden size隐 ...
2020-08-08 12:20 0 803 推荐指数:
一个有序的容器,神经网络模块(module)将按照在传入构造器时的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素的有序字典(OrderedDict)也可以作为传入参数。 接下来看一下Sequential源码,是如何实现的:https://pytorch ...
直接看代码: 第一个参数是字的总数,第二个参数是字的向量表示的维度。 我们的输入input是两个句子,每个句子都是由四个字组成的,使用每个字的索引来表示,于是使用nn.Embedding对输入进行编码,每个字都会编码成长度为3的向量。 再看 ...
nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别。 $x$是模型生成的结果,$class$是数据对应的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...
近几天处理了几天卷积LSTM,操作的数据格式太复杂,蓦然回首,突然发现自己不明白LSTM中的输入格式是什么了,于是写一篇文章帮助自己回忆一下,也希望能帮助到一起正在机器学习的伙伴。补充一下,在LSTM之后,GRU和LSTM几乎已经取代了传统的RNN,因此在称呼RNN的时候,大多数情况也是在称呼 ...
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用于设置网络中的全连接层的,需要注意在二维图像处理的任务中,全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量,形状通常为[batch_size, size],不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明 ...
0、循环神经网络 (Recurrent Neural Network) 每一步的参数W是固定的 当前隐状态包含了所有前面出现的单词信息 对于RNN,如何训练Train: ①:每一时刻的输出误差Et都有之前所有时刻的隐状态ht有关,因此是求和符号 ②:对于隐状态 ...
Pytorch中nn.Dropout2d的作用 首先,关于Dropout方法,这篇博文有详细的介绍。简单来说, 我们在前向传播的时候,让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作,这样可以使模型泛化性更强,因为它不会太依赖某些局部的特征 dropout方法有很多类型,图像处理中最 ...